[发明专利]一种利用多方向一阶偏导数的红外弱小目标检测方法

摘要

本发明涉及一种利用多方向一阶偏导数的红外弱小目标检测方法，它有三大步骤：首先，利用小面模型构造小范围内图像灰度的二元三次函数，在中心区域求解各方向的一阶偏导数，并设计所需系数的卷积模板，各个运算系数可以直接从卷积后的图像中得到；然后，根据小目标在各方向上的一阶偏导数特性，通过内积最大化原则设计增强卷积模板，在各个方向上对目标进行增强；最后，对个各方向上的结果进行相乘融合，在进一步增强目标的同时尽可能地抑制背景，得到最后结果。本发明可广泛应用于红外图像的弱小目标检测，具有广阔的市场前景与应用价值。

主权项

1.一种利用多方向一阶偏导数的红外弱小目标检测方法，其特征在于：该方法具体步骤如下：/n步骤一：利用小面模型构造小范围内图像灰度的二元三次函数，在中心区域求解各方向的一阶偏导数，并设计了所需系数的卷积模板，各个运算系数直接从卷积后的图像中得到；/n小面模型通过最小二乘拟合小范围内的多项式方程，将离散的灰度值变换为连续的函数值，以此精确求解各点的导数值，同时具有一定的抗噪性；/n定义两个集合R＝{-2 -1 0 1 2}与C＝{-2 -1 0 1 2}，在集合R×C范围内的三次曲面函数由以下离散正交基构成：将S作为R×C范围内的对称邻域，I(r，c)为当前的点灰度值，则三次曲面函数表示为：/n /n其中，由最小二乘拟合，各系数k_i表示如下，g_i为第i个多项式正交基：/n /n因此，各系数均看作是模板卷积操作得到，当前中心点(0,0)的水平、垂直及各方向α上的一阶导数为：/n /n /n /n对于k₂,k₃，k₇，k₈，k₉以及k₁₀，设它们对应的卷积模板为w₂,w₃，w₇，w₈，w₉与w₁₀，由以上公式计算得，各卷积模板设计如下：/n /n /n /nw₃＝w₂^T/nw₁₀＝w₇^T/nw₈＝w₉^T/n步骤二：根据小目标在各方向上的一阶偏导数特性，通过内积最大化原则设计增强卷积模板，在各个方向上对目标进行增强；/n建立实际的点扩散模型，对其进行四个方向的一阶偏导数求解；服从点扩散分布的小目标在各个方向上具有极其相似的规律，因此考虑在各方向上分别进行增强；/n将原图像在各个方向上求解一阶导数之后，为了有效增强小目标分别设计4个方向上的滤波器；考虑在7×7范围内设计增强卷积模板；/n模板卷积的过程看作是两个高维向量的内积，由于只有目标才具备灰度分布的各向同性，只需尽可能增强各个方向上目标区域，即同时抑制背景；将各个方向的目标区域看作是一维列向量V_t，卷积增强模板看作是一维列向量V_c，由其方向上的单位向量与向量模k相乘，需要设计的量为由夹角公式：/n /n得到：/n /n令k＝1，当V_t固定时，为了使目标内积最大等价于求cosθ的最大值，即内积的大小正比于夹角的余弦值，所以应该将增强卷积模板设计为与目标的各方向一阶导数相似的形状，实际中的k根据实际情况选取；/n步骤三：对个各方向上的结果进行相乘融合，在进一步增强目标的同时尽可能地抑制背景，得到最后结果；/n设在前两个步骤中已得到各方向上的增强图，最后的结果图f_result表示为：/nf_result＝f₀·f₄₅·f₉₀·f₁₃₅。/n